<h3><strong>Правила участия</strong></h3><p>Нажимая кнопку «Участвовать» и/или «Отправить решение», вы соглашаетесь с <a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://storage.yandexcloud.net/ds-ods/files/data/docs/competitions/DataFusion2023/Rules_Data_Fusion_2023.pdf">Правилами участия в соревновании Data Fusion Contest 2023.</a></p><h3>Постановка задачи</h3><p>Как и в задаче Атака, в вашем распоряжении имеется банковская RNN модель бинарной классификации, предсказывающая дефолт клиента. Доступа к полному объему данных, на которых модель была обучена, у вас нет. Однако, есть небольшая размеченная выборка клиентов с сопроводительными материалами. И вы точно знаете, в каком формате эту модель будут атаковать – меняя небольшое число транзакций, подаваемых модели на вход.&nbsp;</p><p>Теперь ваша задача – построить хорошую модель для той же задачи классификации, сделав ее при этом защищенной от подобных уязвимостей. Не в ваших силах предотвратить взлом данных, но полностью в ваших – постараться защитить модель от подобных неприятностей.</p><h3>Формат решений</h3><p>Необходимо построить модель классификатора, используя имеющуюся банковскую модель и предоставленные вам размеченные данные транзакций,&nbsp;в формате контейнера с кодом. А именно, используя данные транзакций, обучить модель, использующую информацию о последних 300 транзакциях для бинарной классификации клиентов.&nbsp;</p><p>Это контейнерное соревнование с подготовкой решений в виде архива с кодом, который будет автономно запускаться на закрытых тестовых данных. Лидерборды соревнования будут использоваться для квалификации (отбора) на турниры. Так как формат является контейнерным, отбор на каждый из турниров происходит автоматически, для участников на первых 10 местах на момент квалификации на турнир. Квалификация на промежуточный турнир происходит по публичной части лидерборда; квалификация на финальный турнир – по приватной.</p><h3>Проверка решений</h3><ul><li>Решения проверяются автоматически. Запуск происходит&nbsp;в изолированной среде без доступа в интернет на полностью закрытых тестовых данных, которые не передаются участникам.</li><li>И в публичной и в приватной части рейтинга решения запускаются на двух наборах входных данных: исходных транзакциях, а также на исходных транзакциях с заранее подготовленными организаторами атаками, удовлетворяющими требованиям и ограничениям для задачи Атака.&nbsp;</li><li>Соотношение public/private в соревновании составляет 50/50. Победители соревнования&nbsp;определяются по результатам участия в турнирах. Отбор на промежуточный турнир происходит по результатам на public лидерборде, а на финальный — по private лидерборду.&nbsp;</li><li>Метрика соревнования&nbsp;— <code><strong>Mean Harm ROC-AUC</strong></code>. Это среднее гармоническое <code><strong>ROC-AUC</strong></code> на исходных данных и на атакованных. Метрика сочетает в себе компромисс между повышением защищенности модели и потенциальным снижением ее качества.&nbsp;</li></ul><h3>Доступные ресурсы для решений</h3><ul><li>8 ядер CPU</li><li>96Gb RAM</li><li>Видеокарта NVidia Tesla V100</li></ul><h3>Ограничения для решений</h3><ul><li>5Gb для архива с решением</li><li>60 минут на работу решения: 30 минут на public часть и 30 минут на private</li><li>Docker-образ, используемый в решении, должен быть опубликован и публично доступен на Dockerhub</li></ul><h3>Информация&nbsp;для участников</h3><ul><li>В соревновании можно участвовать из любой точки мира. Участники могут объединяться в команды до 4-х человек. Участвовать можно в любом количестве из предложенных задач и номинаций. Победители соревнования смогут получить денежные призы только на расчетные счета банков, зарегистрированных на территории Российской Федерации.&nbsp;Просим вас позаботиться об открытии счета в РФ заранее.</li><li>Ответы на часто задаваемые вопросы по задаче Атака можно найти на странице FAQ. Ответы на вопросы по всему Data Fusion Contest 2023 доступны&nbsp;на&nbsp;<a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://ods.ai/tracks/data-fusion-2023-competitions/faq">FAQ странице трека</a>.</li><li>Информация про турниры и их механики доступны на <a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://ods.ai/tracks/data-fusion-2023-competitions/tournament">Турнирной странице трека</a>.</li></ul><h3>Призовой фонд задачи 2, Защита</h3><p>Призовой фонд в рамках промежуточного турнира:</p><p>1 место: 125 000 рублей<br>2 место: 75 000 рублей<br>3 место: 50 000 рублей<br>Номинация <a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://ods.ai/competitions/data-fusion2023-companion">Companion</a> по задаче Защита: 50 000 рублей</p><p>Призовой фонд в рамках финального турнира:</p><p>1 место: 250 000 рублей<br>2 место: 150 000 рублей<br>3 место: 100 000 рублей<br>4 и 5 место: 75 000 рублей<br>Номинация <a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://ods.ai/competitions/data-fusion2023-companion">Companion</a> по задаче Защита: 50 000 рублей</p><h3>Полезные статьи</h3><p>Тема атак и защиты моделей машинного обучения в прикладных задач сейчас только начинает развиваться. Чтобы вы могли вдохновиться подходами и идеями, хотим поделиться с вами наиболее интересными статьями по теме, отобранными в ходе подготовки соревнования:</p><ul><li><a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://arxiv.org/abs/2205.01714"><strong>[Arxiv, 3 May 2022]</strong></a><i> </i>Don't sweat the small stuff, classify the rest: Sample Shielding to protect text classifiers against adversarial attacks, <a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://arxiv.org/search/cs?searchtype=author&amp;query=Rusert%2C+J">Jonathan Rusert</a>, <a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://arxiv.org/search/cs?searchtype=author&amp;query=Srinivasan%2C+P">Padmini Srinivasan</a></li><li><a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://arxiv.org/abs/2106.08361"><strong>[Arxiv, 15 Jun 2021]</strong></a><i><strong> </strong></i>Adversarial Attacks on Deep Models for Financial Transaction Records, <a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://arxiv.org/search/cs?searchtype=author&amp;query=Fursov%2C+I">Ivan Fursov</a>, <a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://arxiv.org/search/cs?searchtype=author&amp;query=Morozov%2C+M">Matvey Morozov</a>, <a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://arxiv.org/search/cs?searchtype=author&amp;query=Kaploukhaya%2C+N">Nina Kaploukhaya</a>, <a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://arxiv.org/search/cs?searchtype=author&amp;query=Kovtun%2C+E">Elizaveta Kovtun</a>, <a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://arxiv.org/search/cs?searchtype=author&amp;query=Rivera-Castro%2C+R">Rodrigo Rivera-Castro</a>, <a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://arxiv.org/search/cs?searchtype=author&amp;query=Gusev%2C+G">Gleb Gusev</a>, <a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://arxiv.org/search/cs?searchtype=author&amp;query=Babaev%2C+D">Dmitry Babaev</a>, <a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://arxiv.org/search/cs?searchtype=author&amp;query=Kireev%2C+I">Ivan Kireev</a>, <a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://arxiv.org/search/cs?searchtype=author&amp;query=Zaytsev%2C+A">Alexey Zaytsev</a>, <a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://arxiv.org/search/cs?searchtype=author&amp;query=Burnaev%2C+E">Evgeny Burnaev</a></li><li><a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://arxiv.org/abs/1901.09963"><strong>[Arxiv, 20 Nov 2019] </strong></a>Defense Methods Against Adversarial Examples for Recurrent Neural Networks, <a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://arxiv.org/search/cs?searchtype=author&amp;query=Rosenberg%2C+I">Ishai Rosenberg</a>, <a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://arxiv.org/search/cs?searchtype=author&amp;query=Shabtai%2C+A">Asaf Shabtai</a>, <a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://arxiv.org/search/cs?searchtype=author&amp;query=Elovici%2C+Y">Yuval Elovici</a>, <a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://arxiv.org/search/cs?searchtype=author&amp;query=Rokach%2C+L">Lior Rokach</a></li><li><a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://arxiv.org/abs/1604.08275"><strong>[Arxiv, 8 Apr 2016] </strong></a>Crafting Adversarial Input Sequences for Recurrent Neural Networks, <a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://arxiv.org/search/cs?searchtype=author&amp;query=Papernot%2C+N">Nicolas Papernot</a>, <a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://arxiv.org/search/cs?searchtype=author&amp;query=McDaniel%2C+P">Patrick McDaniel</a>, <a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://arxiv.org/search/cs?searchtype=author&amp;query=Swami%2C+A">Ananthram Swami</a>, <a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://arxiv.org/search/cs?searchtype=author&amp;query=Harang%2C+R">Richard Harang</a></li><li><a target="_blank" rel="noopener noreferrer" href="https://spiral.imperial.ac.uk/handle/10044/1/96749"><strong>[ICL Thesis, October 2021]</strong></a> Robustness against adversarial attacks on deep neural networks, Liu Yi-Ling</li></ul>

Можно ли защититься от современных атак на ML модели, не сильно потеряв в качестве? Постройте свою модель, решающую ту же задачу классификации, но при этом устойчивую к Adversarial ML атакам на входные данные.

Public Phase 1

Public Phase 2

Private Phase 2

Турнир 1

Турнир 2

Данные

User Agreement Bank

<p><a href="http://storage.yandexcloud.net/ds-ods/files/data/docs/competitions/DataFusion2023/reg/soglasie_vtb_DF%20Contest%202023.pdf">даю согласие</a>&nbsp;Банку ВТБ (ПАО) на обработку моих персональных данных, ознакомлен с&nbsp;<a href="http://storage.yandexcloud.net/ds-ods/files/data/docs/competitions/DataFusion2023/reg/Polozhenie_ob_organizatsii_obrabotki_personalnykh_dannykh_vypiska.pdf">Положением об организации обработки персональных данных&nbsp;Банком ВТБ (ПАО)&nbsp;</a>&nbsp;(*)</p>

Consent Data Processing (Data Souls)

<p><a data-sk="tooltip_parent" data-stringify-link="https://storage.yandexcloud.net/ds-events/datafusion2022/documents/2022-01-31-%D0%A1%D0%BE%D0%B3%D0%BB%D0%B0%D1%81%D0%B8%D0%B5%20%D0%BD%D0%B0%20%D0%BE%D0%B1%D1%80%20%D0%9F%D0%94%D0%BD.pdf" delay="150" href="https://storage.yandexcloud.net/ds-events/datafusion2022/documents/2022-01-31-%D0%A1%D0%BE%D0%B3%D0%BB%D0%B0%D1%81%D0%B8%D0%B5%20%D0%BD%D0%B0%20%D0%BE%D0%B1%D1%80%20%D0%9F%D0%94%D0%BD.pdf" rel="noopener noreferrer" target="_blank">даю согласие</a>&nbsp;DataSouls на обработку моих персональных данных&nbsp;(*)</p>

Privacy Policy and User agreement (Data Souls)

<p>ознакомлен и принимаю&nbsp;<a data-sk="tooltip_parent" data-stringify-link="https://storage.yandexcloud.net/ds-events/datafusion2022/documents/2021-05-11-%D0%9F%D0%A1.pdf" delay="150" href="https://storage.yandexcloud.net/ds-events/datafusion2022/documents/2021-05-11-%D0%9F%D0%A1.pdf" rel="noopener noreferrer" target="_blank">Пользовательское соглашение</a>&nbsp;и&nbsp;<a data-sk="tooltip_parent" data-stringify-link="https://storage.yandexcloud.net/ds-events/datafusion2022/documents/2021-08-30-%D0%9F%D0%9A.pdf" delay="150" href="https://storage.yandexcloud.net/ds-events/datafusion2022/documents/2021-08-30-%D0%9F%D0%9A.pdf" rel="noopener noreferrer" target="_blank">Политику конфиденциальности</a>&nbsp;DataSouls (*)</p>

Consent

<p>согласен(а) получать информационные рассылки от ООО &ldquo;Соревнования Анализа Данных&rdquo;&nbsp;</p>

first_name

First name

last_name

Last name

country

Country (lat)

city

City (lat)

email

Email

phone_optional

Phone (Optional)

Occupation

Experience

Experience in DC

study_place2

Company/study place name

referral

How did you know about the competition?

Registration application for Data Fusion 2023

Data Fusion Contest 2023 —  Задача 2 «Защита»

Predictions

<p>Результаты участников на private test задачи &laquo;Защита&raquo; в течение второй фазы соревнования с 07.02 00:00 по 02.04 23:59.&nbsp;<br />
Результаты на этом лидерборде зафиксированы. Лучшие 10 команд отбираются для участия в финальном&nbsp;турнире соревнования (Турнир 2).</p>

#	Teams (42)	Mean Harm ROC-AUC	Last	Entries
1	Yuriy Kim	0.721838	21m	6
2	Лаборатория	0.720275	20m	39
3	Andrey Kuznetsov	0.713665	20m	48
4	Evgeny Kazenov	0.713552	20m	26
5	Andrei Kopylov	0.712955	20m	31
6	Andrey Khlopotnukh	0.707371	20m	100
7	Drastamat Kazanchian	0.705573	21m	29
8	Stepan Andreev	0.705153	21m	12
9	TransactionGPT	0.703615	20m	61
10	CONS	0.703125	21m	33
11	InnovationAndResearchTeam	0.702755	21m	12
12	Alexey Miasnikov	0.701522	20m	2
13	team-81	0.701094	21m	6
14	Tagir Analyzes	0.700761	22m	3
15	Vlad Balanda	0.700162	20m	69
16	baseline	0.699594	21m	9
17	MLRocks	0.698868	22m	4
18	David Romanov	0.698754	21m	2
19	Dmitry Kutsenko	0.698691	21m	9
20	Gennady Shtech	0.698647	20m	44
21	Nikita Romanov	0.696239	21m	2
22	Victor Krasilnikov	0.693273	21m	5
23	Roman Sidorov	0.693149	22m	2
24	Niplix Nighteny	0.693149	21m	1
25	Timofey Zheleznyakov	0.69258	20m	77
26	flow	0.692504	21m	10
27	Ivan Alexandrov	0.691163	20m	12
28	Roman Barilov	0.690752	21m	10
29	TORONTOTOKYO	0.690511	21m	2
30	Alexey Sinadskiy UDV Team	0.689089	21m	30
31	Ivan Glebov	0.688905	20m	10
32	Lina Rusinova UDV team	0.688835	20m	38
33	Anton Morozov	0.688692	21m	12
34	Grigory D	0.687202	21m	1
35	v72c8d5a5d8de	0.687202	20m	2
36	Ilya Dol	0.687202	20m	1
37	Kag le	0.686893	21m	9
38	Maksim Chebotariov	0.685188	21m	33
39	Nikita Gusev	0.682857	21m	5
40	Anatoly Ilyenkov	0.682309	20m	9
41	Alexander Dudin	0.670027	20m	119
42	TPUTEAM	0.646569	21m	11